درجه بندی مغز گردو بر اساس رنگ با استفاده از ترکیب ماشین بینایی و شبکه عصبی مصنوعی

در این پژوهش به منظور درجه بندی رنگی مغز گردو نژادگان بوانات طبق استاندارد بین المللی به چهار درجه خیلی روشن, روشن, روشن کهربایی و کهربایی, 159 مغز گردو انتخاب و از هر یک جداگانه تصویربرداری شد. در مرحله پردازش تصویر, با استفاده از فیلتر لاپلاسین گوسی زمینه جداسازی شد و 12 ویژگی رنگی شامل میانگین و انحراف معیار رنگ های قرمز, سبز و آبی و هم چنین میانگین و انحراف معیار اصل رنگ, درجه اشباع و شدت رنگ استخراج شد. به منظور رتبه بندی ویژگی ها از شاخص میانگین مربعات همبستگی کانونی استفاده شد که بر این اساس میانگین شدت رنگ بیشترین تأثیر را در مدل رتبه بندی داشت و پس از آن میانگین اشباع و واریانس شدت رنگ مهم ترین ویژگی ها در مدل رتبه بندی بودند. با توجه به مدل رتبه بندی ویژگی ها, شبکه های عصبی با ورودی های متفاوت از یک تا 12 ورودی طراحی شد. با استفاده از 9 ویژگی مهم تر به عنوان ورودی شبکه عصبی, بالاترین دقت درجه بندی برابر با 8/95% در ساختار بهینه 4-20-9 به دست آمد که دقت درجه بندی برای مغز گردو با درجه خیلی روشن 100%, درجه روشن 31/92%, درجه روشن کهربایی 91/90% و درجه کهربایی 100% بود. نتیجه این پژوهش نشان دهنده توانایی بالای ماشین بینایی در ترکیب با شبکه عصبی برای درجه بندی مغز گردو بر اساس رنگ می باشد.